読影支援装置、読影支援方法及びプログラム
【課題】読影レポートの入力作業の容易化を図るとともに入力の自由度を保持し、かつ精度の高い検索が可能な読影支援装置を提供する。
【解決手段】読影支援装置１０では、候補検出部１６において入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出し、当該動脈瘤候補の特徴量を算出する。制御部１１はこの特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成して情報分析系ＤＢ２１に記憶させる。また、制御部１１は前記特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するとともに、修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成する。生成された読影レポート情報は前記インデックス情報とを対応付けて業務系ＤＢ２２に記憶させる。
【解決手段】読影支援装置１０では、候補検出部１６において入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出し、当該動脈瘤候補の特徴量を算出する。制御部１１はこの特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成して情報分析系ＤＢ２１に記憶させる。また、制御部１１は前記特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するとともに、修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成する。生成された読影レポート情報は前記インデックス情報とを対応付けて業務系ＤＢ２２に記憶させる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、頭部画像の読影作業を支援する読影支援装置、読影支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多くの病院で読影レポートがデータ化されている。放射線科医は、患者のＸ線撮影、ＣＴ撮影、ＭＲＩ撮影等によって得られた医用画像を読影した後、その結果を読影レポートとしてコンピュータに入力している。コンピュータでは入力に応じて読影レポート情報が生成され、データベース化されて保存される（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
読影レポートの入力作業については医師の負担を軽減するため、様々な入力支援方法が考えられている。
例えば、いくつかの単語部分を自由入力欄としたテンプレート文を準備しておき、異常部分の検出結果を当該自由入力欄へ入力してレポート文を自動生成するものがある（例えば、特許文献２参照）。この場合、医師が読影レポート文を全て入力するのではなく、読影の結果に応じて修正すればよく、医師の入力は最小限で済む。また、修正が可能であるため、医師が慣用する用語等を用いることができ、医師の読影スタイルに応じた読影レポート文とすることができる。
【特許文献１】特開平７−３２３０２４号公報
【特許文献２】特開平７−３１５９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献２に記載の方法では、自由に修正が可能であるため、医師によって異なる表現により読影レポート情報が生成されることとなる。例えば、脳動脈瘤が存在する血管部位の名称を入力するにも、「右中大脳動脈」、「Ｒｔ．ＭＣＡ」、「右ＭＣＡ」等、同じ意味を表すために様々な表現が用いられる。従って、後日、読影レポート文に用いた表現を検索キーとして類似症例の読影レポートを検索しようとする場合、類似症例であるにも拘わらず、読影レポート中に用いている表現が異なるため検索漏れが生じるという問題がある。
【０００５】
このような問題に対し、上記テンプレート文中の単語部分について予めいくつかの入力候補を用意しておき、医師に何れの候補を入力するかを選択させるという方法も考えられる。この方法によれば、検索キーワードの表現を統一することができ、検索漏れを防止することができるが、医師の表現の自由度が低下し、読影結果を十分に表現することができない場合が考えられる。
【０００６】
また、類似症例の検索にあたっては脳動脈瘤等の病変部分の大きさや形状等の特徴量が検索キーワードとなりやすいが、医師がそれらを検索キーワードとして選択する場合、医師の主観的な判断によって選択されるため、選択に偏りが生じ、効率よく検索を行うことができないという問題がある。
【０００７】
本発明の課題は、読影レポートの入力作業の容易化を図るとともに入力の自由度を保持し、かつ精度の高い検索が可能な読影支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、読影支援装置において、
入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出手段と、
前記検出された動脈瘤候補の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記算出された特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成するインデックス生成手段と、
前記生成されたインデックス情報を記憶する検索用記憶手段と、
前記算出された特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成手段と、
修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成するレポート生成手段と、
前記生成された読影レポート情報と前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報とを対応付けて記憶する保存用記憶手段と、
前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報を検索する検索手段と、
前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する読影レポート情報を前記保存用記憶手段から取得して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の読影支援装置において、
前記動脈瘤候補が検出された頭部画像を、前記生成されたインデックス情報と対応付けて記憶する画像記憶手段を備え、
前記出力手段は、前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する頭部画像を前記保存用記憶手段から取得して出力することを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の読影支援装置において、
前記特徴量には、前記動脈瘤候補の大きさ、形状、動脈瘤候補が位置する血管部位が含まれることを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の読影支援装置において、
前記頭部画像から血管像を抽出する抽出手段と、
血管像に含まれる一又は複数の血管部位の位置が予め定められた参照画像を用いて、前記頭部画像から抽出された血管像に含まれる一又は複数の血管部位を判別する血管判別手段と、
前記頭部画像において判別された各血管部位のうち、前記動脈瘤候補が検出された血管部位の血管像のみを抽出した抽出画像を生成する画像処理手段と、を備え、
前記レポート生成手段は、前記生成された抽出画像を前記読影レポート情報に付加して前記保存用記憶手段に記憶させることを特徴とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の読影支援装置において、
前記レポート生成手段は、前記生成されたインデックス情報に対応する過去の読影レポート情報又は頭部画像を前記記憶手段から取得し、この取得された読影レポート情報又は頭部画像へのリンク情報を前記生成された読影レポート情報に付加して前記記憶手段に記憶させることを特徴とする。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載の読影支援装置において、
前記保存用記憶手段は、前記インデックス情報に対応付けて前記脳動脈瘤候補について実施された手術件数の情報を記憶し、
前記出力手段は、前記インデックス生成手段により生成されたインデックス情報に対応する過去の手術件数の情報を前記保存用記憶手段から取得し、この取得された手術件数の総数を算出して出力することを特徴とする。
【００１４】
請求項７に記載の発明は、
入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出工程と、
前記検出された動脈瘤候補の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
前記算出された特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成するインデックス生成工程と、
検索用記憶手段に前記生成されたインデックス情報を記憶するインデックス記憶工程と、
前記算出された特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成工程と、
修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成する読影レポート生成工程と、
保存用記憶手段に前記生成された読影レポート情報と前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報とを対応付けて記憶する読影レポート記憶工程と、
前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報を検索する検索工程と、
前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する読影レポート情報を前記保存用記憶手段から取得して出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、
コンピュータを、請求項１〜６の何れか一項に記載の医用画像処理装置として機能させるプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１、３、７、８に記載の発明によれば、テンプレート文を生成することにより医師による読影レポート文の入力作業を省くことができる。このテンプレート文について修正があった場合にはその修正に応じて新たに生成された修正文により読影レポート情報を作成するので、医師が自由に読影レポート文の編集することができ、読影レポート文の入力の自由度が高い。また、動脈瘤候補についての特徴量に対応してインデックス情報を生成し、このインデックス情報により読影レポート情報を検索することができる。すなわち、インデックス情報により、検索キーワードの表現を統一することができ、検索精度を向上させることができる。また、読影レポート情報とは別個にインデックス情報が保持されるので、読影レポート文について修正の有無に拘わらず検索を行うことができる。従って、医師の表現の自由度が担保された状態でありながら、精度の高い読影レポートの検索が可能となる。
【００１７】
請求項２に記載の発明によれば、読影レポート情報と同様に頭部画像についてもインデックス情報による検索が可能となる。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、読影レポート情報に付加する画像を選択したり、編集する医師の作業負担を軽減することができる。また、付加する抽出画像は動脈瘤候補が検出された血管部位のみを抽出したものであるので、医師は関心がある血管部位に注目して読影を行うことが可能となる。血管像は複数の血管部位が重なり合うことが多いため、このように関心が高い血管部位のみを抽出した画像は読影に際して非常に有用である。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、読影レポート情報に付加する過去の類似症例に係る読影レポート情報等を選択したり、編集したりする医師の作業負担を軽減することができる。また、読影レポート情報の参照時にはリンク情報により類似症例に係る読影レポート情報等に容易にアクセスすることができる。
【００２０】
請求項６に記載の発明によれば、読影レポート情報に付加するため、手術件数の割合を求めて入力するといった手間を省くことができる。動脈瘤候補は未発症の状態であるため、手術件数の割合は今後の病状の進行、手術の必要性を判断する上で上記手術件数の割合は非常に有用な情報である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
まず、構成を説明する。
図１に、本実施形態における読影支援装置１０の構成を示す。
図１に示すように、読影支援装置１０は制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、記憶部１５、候補検出部１６、情報分析系ＤＢ２１、業務系ＤＢ２２を備えて構成されている。
【００２２】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成されている。制御部１１は、記憶部１５に記憶されている制御用プログラムをＲＡＭに展開し、当該プログラムに従って各種演算を行う。また、各部１２〜２２の動作を集中制御する。
制御部１１は、後述する保存処理においてインデックス情報を生成するインデックス情報生成手段、読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成手段、読影レポート情報を生成するレポート生成手段、読影レポート情報に付加するＭＩＰ画像（動脈瘤候補が検出された血管部位の血管像のみを抽出した抽出画像）を生成する画像処理手段として機能する。また、情報分析系ＤＢ２１においてインデックス情報を検索する検索手段として機能する。
【００２３】
操作部１２は、キーボードやマウス等を備えて構成されており、これらの操作に応じて対応する操作信号を生成して制御部１１に出力する。
【００２４】
表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を備えた出力手段である。表示部１３は、制御部１１の表示制御に従ってＬＣＤ上に操作画面や検索結果等を表示出力させる。
【００２５】
通信部１４は、通信用のインターフェイスを備え、ネットワーク上の外部装置と通信を行う。例えば、ネットワーク上のモダリティにおいて生成された頭部画像を当該モダリティから受信する。
【００２６】
記憶部１５は、制御用のプログラム、プログラムの実行に必要なパラメータ、データ等を記憶している。
【００２７】
候補検出部１６は、頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出手段である。また、検出された動脈瘤候補について画像特徴量（以下、単に特徴量という）を算出する特徴量算出手段である。また、候補検出部１６は頭部画像から血管像を抽出する抽出手段、検出された動脈瘤候補が位置する血管部位及びその名称を判別する血管判別手段として機能する。
【００２８】
情報分析系ＤＢ２１は、検索のための情報、すなわちインデックス情報を記憶するための検索用記憶手段である。インデックス情報は、候補検出部１６により算出された動脈瘤候補の特徴量を用いて生成されるものであり、統一的な規格に従って生成されるものである。
図２に、インデックス情報のデータ例を示す。
インデックス情報Ｈ１は、図２に示すように動脈瘤候補の大きさ（動脈瘤候補が占める領域の直径）の情報Ｈ１１、形状（球形度）の情報Ｈ１２、位置（動脈瘤候補が検出された血管部位の名称）の情報Ｈ１３の各項目情報からなる。また、インデックス情報には個々のインデックス情報を識別するためのインデックスＩＤ（符号ｈ１で示す）が付与されている。
【００２９】
業務系ＤＢ２２は、保存用の情報を記憶するための保存用記憶手段であり、頭部画像を記憶する画像記憶手段でもある。業務系ＤＢ２２は、図３に示すように検査撮影により生成された頭部画像Ｈ２や当該頭部画像についての読影レポート情報Ｈ３、動脈瘤候補の詳細な検出結果の情報Ｈ４の他、関連情報Ｈ５として当該動脈瘤候補について実施された手術に関する手術情報Ｈ５１（手術日、執刀医、手術件数等の情報）、電子カルテＨ５２等を対応付けて記憶している。これら一連の情報には対応するインデックス情報のＩＤｈ１が対応付けられている。なお、読影レポート情報Ｈ３にはレポート文Ｈ３１（テンプレート文、当該テンプレート文を修正した修正文を含む）、過去の類似症例へのリンク情報Ｈ３２、当該類似症例における手術件数の割合の情報Ｈ３３、ＭＩＰ画像（サムネイル）Ｈ３４等が含まれる。
【００３０】
次に、上記読影支援装置１０の動作について説明する。
図４〜図６は、読影支援装置１０により実行される保存処理を説明するフローチャートである。なお、以下の処理において、ステップＳ３が検出工程に、ステップＳ４が特徴量算出工程に、ステップＳ５がインデックス生成工程、インデックス記憶工程に、ステップＳ１１がテンプレート生成工程に、ステップＳ１８が読影レポート生成工程に、ステップＳ７が読影レポート記憶工程に、ステップＳ２１が検索工程に、ステップＳ２２〜Ｓ２５が出力工程に対応するものである。
図４に示すように、まず処理対象の頭部画像Ｈ２が読影支援装置１０に入力されると（ステップＳ１）、制御部１１は当該頭部画像Ｈ２について前処理を行った後、ＭＩＰ（Maximum Intensity Projection）処理を施して得られた処理画像を表示部１３上に表示させる（ステップＳ２）。頭部画像Ｈ２は、患者の頭部を撮影した３次元ＭＲＡ画像である。ＭＲＡはＭＲＩの血管撮像方法の１種であり、血流のある血管を画像化する方法である。また、ＭＩＰ処理は３次元画像においてある方向から平行光線によって投影を行うとともに、この投影線上にあるボクセル中の最大の輝度（ボクセル値）を投影面に反映させて２次元画像を作成する処理である。この投影方向は医師が観察を行う視線方向となる。
【００３１】
前処理としては正規化処理を行う。
正規化処理は、被写体や撮影条件によって頭部画像Ｈ２のボクセルが等サイズではない直方体となったり、ボクセル値の最大値、最小値にばらつきが生じたりすることから、頭部画像Ｈ２の前提条件を統一するために行う処理である。
正規化処理では、頭部画像Ｈ２のボクセルを構成する全ての変が等サイズとなるように線形補間法により変換する。次に、頭部画像Ｈ２の全てのボクセルのボクセル値についてヒストグラムを作成し、ヒストグラムの上位５％以上のボクセル値を１０２４、最小のボクセル値を０として頭部画像Ｈ２の全てのボクセル値を０〜１０２４の階調に線形変換する。
【００３２】
図７に、読影画面ｄ１上に表示されたＭＩＰ処理後の頭部画像ｇ１の例を示す。
図７に示すように、読影画面ｄ１は左右に２分割され、左側が頭部画像ｇ１の表示領域、右側が読影レポート用の表示領域とされている。この読影画面ｄ１において、医師は動脈瘤候補を検出する対象領域を指定することが可能である。指定操作は読影画面ｄ１上に表示されたポインタを動脈瘤かどうかが疑わしい位置に移動させ、クリック操作することにより可能である。
【００３３】
読影画面ｄ１の頭部画像ｇ１において検出対象領域の指定操作がなされると、候補検出部１６は頭部画像ｇ１上のポインタの位置から所定範囲内の領域（図７に示す点線領域）を検出対象領域として、当該検出対象領域において動脈瘤候補の検出処理を実行する（ステップＳ３）。
【００３４】
動脈瘤候補の検出処理では、血管像の抽出処理を行って頭部画像Ｈ２（正規化処理後のもの）から血管像のみを抽出した血管抽出画像を生成した後、この血管抽出画像を用いて検出を行う。
血管像の抽出処理では、まず閾値処理によって２値化を行い、その２値化画像を用いて領域拡張法により頭部画像Ｈ２における血管像を判断する。ＭＲＡ画像では、血管像は白く、その他の組織成分は黒っぽく現れるため、２値化画像では血管像はその他の領域とは異なる値となる。よって、領域拡張法により血管像と同程度の信号値を有する領域を検出する。具体的には、２値化画像において始点となるボクセル（最も白く高濃度値のボクセル）を決定し、２値化処理前の頭部画像Ｈ２においてその始点のボクセルの近傍２６ボクセルを調べ、ある判定条件（例えば、濃度値が５００以上であること）を満たす近傍ボクセルを血管像と判断する。この血管像と判断された近傍ボクセルについて同様の処理を繰り返すことにより頭部画像Ｈ２において血管像を構成するボクセルを判断することができる。最終的に当該血管像を構成するボクセルのみを抽出した血管抽出画像を生成する。
【００３５】
次に、血管抽出画像の指定された検出対象画像において動脈瘤候補の検出を行う。検出方法としては何れの方法を適用してもよいが、ここではベクトル集中度による検出方法について説明する。
動脈瘤は線形上の血管上に球状の瘤が存在するため、そのボクセル値の勾配ベクトルは瘤の中心へ向かい傾向がある。一方、血管は線形状であるためそのような傾向は生じない。そのため動脈瘤の領域は他の血管領域に比べてベクトル集中度の値が高くなる。従って、ベクトル集中度が所定値以上となる高い領域を動脈瘤の可能性が高い候補領域として検出することができる。
【００３６】
具体的には、血管抽出画像において図８に示すような注目ボクセルＰを設定し、この注目ボクセルＰを中心とする半径Ｒの球の範囲内に血管像を構成するボクセルが存在した場合にベクトル集中度を算出する。ベクトル集中度は下記式１により算出する。
【数１】
ここで、角度θは注目ボクセルＰから周辺ボクセルＱｊまでの方向ベクトルと、周辺ボクセルＱｊにおけるベクトルの方向との間の角度を示し、Ｍは演算の対象となった周辺ボクセルＱｊの個数を示している（図８参照）。
【００３７】
ベクトル集中度は０〜１の範囲で出力されるので、例えば閾値０．５以上となるボクセルからなる領域を動脈瘤候補として検出する。検出した動脈瘤候補についてはその特徴量から偽陽性候補を削除する処理を行う。特徴量としては検出された動脈瘤候補の候補領域の体積（候補領域を構成するボクセル数）、球形度、ベクトル集中度の平均値を用いる。球形度は、図９に示すように検出した動脈瘤候補の体積と同一の体積の球を、動脈瘤候補と重心と当該球の重心とが一致するように配置したときに、この球と一致する動脈瘤候補の体積と動脈瘤候補の全体積との比率から求める。
【００３８】
特徴量を算出すると、識別器を用いて動脈瘤候補の候補領域につき、真に動脈瘤（真陽性）であるか、正常組織（偽陽性）であるかを識別する。ここではルールベース法を用いた識別器の例を示すが、人工ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン等の他の手法を適用したものでもよい。
ルールベース法の識別器では、体積に対する球形度、体積に対するベクトル集中度の平均値の関係を示すプロファイルが準備されている。プロファイルには真陽性と偽陽性が判明している教師データを用いて真陽性として検出する検出範囲（図１０（ａ）、（ｂ）で実線により囲まれた範囲）が決定されている。候補検出部１６では識別対象の動脈瘤候補の各特徴量を変量データとして上記プロファイルに入力した際に、検出範囲内に変量データが分布すればこれを真陽性と判断する。一方、検出範囲外に変量データが分布する場合には偽陽性であると判断し、動脈瘤候補の中から当該変量データに係る動脈瘤候補を削除する。
以上のようにして、候補検出部１６は偽陽性候補が削除された動脈瘤候補を最終的に検出結果の情報Ｈ４として出力する。
【００３９】
動脈瘤候補が検出されると、候補検出部１６では当該動脈瘤候補について特徴量を算出する（ステップＳ４）。ここで算出する特徴量はインデックス情報に用いるためのものである。特徴量は候補領域の大きさ、形状、当該動脈瘤が位置する血管部位の名称である。なお、動脈瘤を特徴付けることができるのであればどのような特徴量を算出するかは特に限定せず、例えば算出したベクトル集中度の平均値等の他の特徴量を算出することとしてもよい。
【００４０】
大きさの特徴量としては、候補領域の直径（ボクセル数から演算した長さ（単位；ｍｍ））を算出する。形状の特徴量としては動脈瘤候補の球形度を算出する。球形度は検出処理時に算出したものと同様であるので上記の算出結果から取得すればよい。また、血管像に含まれる一又は複数の血管部位を判別し血管部位判別処理（後述する）を別途行い、この処理結果に基づいて動脈瘤候補が位置する血管部位を判別し、その名称を位置の特徴量として取得する。
【００４１】
血管部位判別処理は、図１１に示すように血管像に含まれる一又は複数の血管部位が予め特定され、各血管部位の名称が対応付けられた参照画像を用いて、判別対象の血管抽出画像の血管像に含まれる一又は複数の血管部位を判別するとともに、その名称を対応付ける処理である。ここで、血管部位とは解剖学上の血管の分類をいう。図１１に示す参照画像では８つの血管部位（前大脳動脈、右中大脳動脈、左中脳動脈、右内頸動脈、左内頸動脈、右後大脳動脈、左後大脳動脈、脳底動脈）について特定した例を示している。なお、便宜上、右中大脳動脈、前大脳動脈、脳底動脈のみ名称を図示している。
【００４２】
参照画像には血管の屈曲点、終局点、血管部位同士の交差点等の特徴的な箇所においてランドマークのボクセルが設定されている。ランドマークは判別対象の血管抽出画像と参照画像との位置合わせに用いられる。
【００４３】
候補検出部１６は、最初に判別対象の血管抽出画像と参照画像との位置合わせを行う。位置合わせは、各画像の重心位置を一致させて大まかに位置を合わせた後、参照画像に設定されたランドマークを用いて血管抽出画像に剛体変形を施し、細かな位置合わせを行う。剛体変形は位置合わせを行う２つの画像についてそれぞれ複数の対応点を設定し、この２つの画像の対応点がそれぞれ一致するように一方の画像を変換するものである。ここでは参照画像において予め定められているランドマークのボクセルと、血管抽出画像において局所的に画像特性が類似するボクセルが対応点として設定される。画像特性の類似性は、血管抽出画像と参照画像について相互相関係数を求め、この相互相関係数に基づいて判断する。
【００４４】
具体的には、図１２（ａ）に示すように、予め参照画像に設定されている１２点のランドマークに対応する対応点を血管抽出画像から検索する。対応点の検索時には、図１２（ｂ）に示すように血管抽出画像において参照画像の各ランドマークと対応する位置のボクセルを開始点とし、血管抽出画像及び参照画像において当該開始点及びランドマークのボクセルからＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向に−１０〜＋１０ボクセルの範囲（２１×２１×２１ボクセルの立方領域）内のボクセルを探索し、各ボクセルについて下記式２により相互相関係数Ｃ（以下、相関値Ｃという）を算出する。
【数２】
上記式２においてＡ（ｉ，ｊ，ｋ）は参照画像のボクセル位置、Ｂ（ｉ，ｊ，ｋ）は血管抽出画像のボクセル位置を示す。ＩＪＫは探索領域のサイズを示し、ＩＪＫ＝２１×２１×２１である。
【００４５】
また、α、βはそれぞれ参照画像、血管抽出画像における探索領域内のボクセル値の平均値であり、下記式３、４により示される。
σＡ、σＢは、それぞれ参照画像、血管抽出画像における探索領域内のボクセル値の標準偏差であり、下記式５、６により示される。
【数３】
【００４６】
相関値Ｃは−１．０〜１．０の値域を持ち、最大値１．０に近いほど、参照画像と血管抽出画像の画像特性が類似していることを示す。そこで、最も大きな相関値Ｃをとるボクセルの位置を、参照画像のランドマークに対応する血管抽出画像の対応点として設定する。
対応点を設定すると、候補検出部１６はこの対応点に基づき、血管抽出画像にＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズムにより剛体変形（回転、平行移動による座標変換）を施す。このアルゴリズムによれば、剛体変形を行う毎に、参照画像のランドマークと血管抽出画像の対応点における距離の最小二乗誤差を算出し、当該最小二乗誤差がある閾値を超える等の終了条件を満たすまで剛体変形を繰り返す。
【００４７】
以上のように位置合わせした参照画像と血管抽出画像とを照合することにより、血管抽出画像における血管部位を判別する。まず、参照画像の各血管部位に属するボクセル全てを対象に（これを対象ボクセルという）、血管抽出画像におけるある注目ボクセルとのユークリッド距離の２乗を求める。そして、その求めたユークリッド距離が最短となる対象ボクセルが属する血管部位が、注目ボクセルが属する血管部位であると判断する。このとき、対象ボクセルに設定されている血管部位の名称から注目ボクセルの血管部位の名称も判断する。
上記の血管部位及びその名称の判別結果から、候補検出部１６は動脈瘤候補が位置する血管部位及びその名称を判断することとなる。
【００４８】
候補検出部１６において特徴量の算出が終了すると、制御部１１では当該特徴量の情報を用いてインデックス情報Ｈ１を生成する。生成したインデックス情報Ｈ１にはインデックスＩＤｈ１を付与し、情報分析系ＤＢ２１に記憶させる（ステップＳ５）。例えば、検出された動脈瘤候補についてその直径が５．７、球形度が０．７８、検出された血管部位が右中大脳動脈であった場合、制御部１１は大きさ「５．７」、形状「０．７８」、位置「右中大脳動脈」の各項目情報Ｈ１１〜Ｈ１３からなるインデックス情報Ｈ１を生成する。すなわち、インデックス情報Ｈ１は特徴量に対応付けられたものとなる。
【００４９】
次いで、制御部１１は読影レポート情報を生成する読影レポート生成処理を実行する（ステップＳ６）。
レポート生成処理については図５を参照して説明する。
図５に示すように、制御部１１では動脈瘤候補について算出された特徴量を用いて読影レポート文のテンプレート文を生成する。一方で、読影レポートを作成するための入力画面を表示部１３上に表示させ、当該入力画面上に生成したテンプレート文を表示させる（ステップＳ１１）。例えば、「（位置の特徴量）に大きさ（大きさの特徴量）ｍｍの形状（形状の特徴量）の未破裂動脈瘤が存在する」のように、かっこ部分において所定の特徴量を示す文章を入力可能としておき、その他の文章自体は予め作成されている文章のデータを準備しておき、制御部１１がこのような文章のかっこ部分に動脈瘤候補について算出された特徴量を示す文章を入力し、テンプレート文を生成する。
【００５０】
次いで、制御部１１は動脈瘤候補が検出された血管部位のみを抽出したＭＩＰ画像のサムネイル画像を生成し、これを読影レポートの入力画面上に表示させる（ステップＳ１２）。このＭＩＰ画像は読影に供されるものであり、後に読影レポート情報に付加されて保存されるものである。制御部１１は、上記血管判別処理による判別結果に基づいて動脈瘤候補が検出された血管部位を構成するボクセルを判別し、血管抽出画像から当該ボクセルのみを抽出した画像についてＭＩＰ処理を施し、得られたＭＩＰ画像を縮小してサムネイル画像とする。
【００５１】
図１３に、読影レポートの入力画面例を示す。
図１３に示すように、読影レポートの入力画面ｄ２は読影画面ｄ１の左側の表示領域に表示される。入力画面ｄ２には、読影レポート文を入力するための入力領域ｄ２１の他、生成されたＭＩＰ画像ｄ２２が表示されている。入力領域ｄ２１には制御部１１により生成されたテンプレート文が修正可能に表示されている。また、入力画面ｄ２下部には過去の類似症例の検索を指示するための過去症例キーｄ２３が表示されている。
医師は、上記入力領域ｄ２１において新たに文字を入力、削除する操作入力を行うことによりテンプレート文を修正することが可能である。また、検出された動脈瘤候補の類似症例の情報を得たい場合には過去症例キーｄ２３を操作する。
【００５２】
制御部１１ではこの過去症例キーｄ２３の操作により過去の類似症例の検索が指示されたか否かを判別し（ステップＳ１３）、過去症例キーｄ２３が操作されて検索が指示されると（ステップＳ１３；Ｙ）、ステップＳ１４の過去の類似症例の検索処理に移行する。一方、過去症例キーｄ２３の操作がない場合には（ステップＳ１３；Ｎ）、ステップＳ１５の処理に移行する。
【００５３】
図６を参照して、過去の類似症例の検索処理について説明する。
図６に示すように、制御部１１は情報分析系ＤＢ２１に記憶されているインデックス情報Ｈ１のうち、図４のステップＳ５で生成されたインデックス情報Ｈ１に対応するものを検索する（ステップＳ２１）。検索はインデックス情報Ｈ１に含まれる項目情報の全部が一致するものを検索することとしてもよいし、例えば大きさの特徴量のみ一致するもの等、一部が一致するインデックス情報Ｈ１を検索することとしてもよい。また、大きさ、形状の項目情報Ｈ１１、Ｈ１２については所定の数値範囲内にあるインデックス情報Ｈ１、例えば形状の情報Ｈ１２については球形度が０．６〜０．７の範囲内に該当するインデックス情報Ｈ１を検索することとしてもよい。
【００５４】
インデックス情報Ｈ１が検索されると、制御部１１は当該インデックス情報Ｈ１に対応する読影レポート情報Ｈ３、頭部画像Ｈ２、その他関連情報Ｈ５等を業務系ＤＢ２２から取得する（ステップＳ２２）。そして、当該取得された読影レポート情報Ｈ３、頭部画像Ｈ２、その他関連情報Ｈ５へのリンク情報Ｈ３２を生成し、過去の類似症例の検索結果として当該リンク情報Ｈ３２を読影レポートの入力画面上に表示させる（ステップＳ２３）。リンク情報Ｈ３２とは、読影レポート情報Ｈ３、頭部画像Ｈ２等が記憶されている記憶領域へのアクセス情報であり、具体的にはアドレス情報である。
【００５５】
また、制御部１１は取得された関連情報Ｈ５から検索された類似症例において手術が実施されているかどうかを判別し、検索された類似症例の全件数に対して手術が実施された件数の割合を算出する（ステップＳ２４）。
そして、制御部１１は生成したリンク情報Ｈ３２及び算出した手術件数の割合の情報Ｈ３３を、過去の類似症例の検索結果として、読影レポートの入力画面上に表示させる（ステップＳ２５）。
【００５６】
図１４に、リンク情報Ｈ３２、手術件数の割合の情報Ｈ３３が表示された入力画面例を示す。
図１４に示すように、入力画面ｄ２上には過去の類似症例に係る読影レポート情報等へのリンクｄ２４が表示されている。リンクｄ２４はリンク情報Ｈ３２が類似症例の検索数を示す数字に変換されて表示されたものである。また、検索された類似症例における手術件数の割合を示すメッセージｄ２５が表示されている。
【００５７】
以上の処理を終了すると、図５に示すステップＳ１５の処理へ移行する。
ステップＳ１５では、入力画面ｄ２におけるレポート文の入力領域ｄ２１においてテンプレート文の修正が行われたか否かを制御部１１が判別する（ステップＳ１５）。操作部１２を介して入力操作が行われ、テンプレート文の修正が行われたと判別すると（ステップＳ１５；Ｙ）、制御部１１はその操作入力に応じてテンプレート文を修正し、この修正されたレポート文（以下、修正文という）を生成して入力画面ｄ２上に表示させる（ステップＳ１６）。
【００５８】
修正文の表示後、或いは操作部１２を介しての入力操作がなく、テンプレート文の修正が行われない場合（ステップＳ１５；Ｎ）、読影レポート情報の保存の指示操作がなされたか否かを判別する（ステップＳ１７）。保存が指示されていない場合（ステップＳ１７；Ｎ）、ステップＳ１３の処理に戻り、操作に応じた処理を実行する。一方、保存が指示された場合（ステップＳ１７；Ｙ）、制御部１１はテンプレート文又は修正文（レポート文Ｈ３１）からなる読影レポート情報Ｈ３を生成する。さらに、制御部１１はこの読影レポート情報Ｈ３について生成されたＭＩＰ画像Ｈ３４、過去の類似症例へのリンク情報Ｈ３２、手術件数の割合の情報Ｈ３３等を付加する（ステップＳ１８）。その後、図４に示すステップＳ７の処理へ移行する。
【００５９】
ステップＳ７では、制御部１１は処理対象となった頭部画像Ｈ２、当該頭部画像Ｈ２について生成した読影レポート情報Ｈ３に、ステップＳ５で生成されたインデックス情報Ｈ１を対応付けて業務系ＤＢ２２に記憶させ、保存する（ステップＳ７）。具体的には、頭部画像Ｈ２、読影レポート情報Ｈ３等に、インデックス情報Ｈ１に付与されているインデックスＩＤｈ１を対応付けて記憶させる。以後、電子カルテＨ５２が生成されたり、手術等が行われ、その手術に関する手術情報Ｈ５１等が入力されたりした場合にも同様に、これら電子カルテＨ５２等を業務系ＤＢ２２に記憶させる際にインデックスＩＤｈ１を対応付ける。
【００６０】
以後、インデックス情報Ｈ１を用いて業務系ＤＢ２２に記憶させた頭部画像Ｈ２等を検索することが可能である。すなわち、医師が検索キーワードとして検索したい症例の特徴量、つまり大きさ、形状、血管部位の位置の情報Ｈ１１〜Ｈ１３を入力すると、読影支援装置１０では制御部１１が当該検索キーワードに対応するインデックス情報Ｈ１を情報分析系ＤＢ２１から検索する。該当するインデックス情報Ｈ１が検索された場合には、制御部１１は当該インデックス情報Ｈ１に対応する頭部画像Ｈ２、読影レポート情報Ｈ３等を業務系ＤＢ２２から取得し、表示部１３上に表示させる。
【００６１】
以上のように、本実施形態によれば、検出した動脈瘤候補について算出した特徴量を示す文を用いて読影レポート文のテンプレート文を生成し、表示する。これにより、医師による読影レポート文の入力作業を省くことができ、入力支援を行うことができる。このテンプレート文は修正可能であり、修正の操作入力に応じて新たな読影レポート文（修正文）を生成する。よって、医師が自由に読影レポート文を編集することができ、入力の自由度が高い。
【００６２】
また、算出した特徴量を検索キーワードとするインデックス情報Ｈ１を生成し、このインデックス情報Ｈ１に対応付けて、頭部画像Ｈ２や読影レポート情報Ｈ３、その他関連情報Ｈ５等を保存する。よって、検索キーワードの表現を統一化することができる。従来は、医師が自由に入力することにより生成された読影レポート文から検索キーワードが一致する用語があるか否かにより読影レポートの検索が行われていた。或いは医師の自由入力を制限し、検索キーワードとなり得る単語についてはいくつかの候補の中から選ばせることにより、検索時の検索キーワードの表現を統一するとともに検索キーワードの選択が容易となるように構成していた。
【００６３】
しかし、前者の場合は医師によって様々な表現がなされるため検索キーワードの一致性が低く、類似の症例であるにも拘わらず検索できないという検索精度の低下が問題であった。この点、後者の方法では問題を解決しているが、入力の自由度が失われるという新たな問題が生じる。これに対し、本実施形態によればインデックス情報によって検索キーワードの表現を統一することができ、検索精度の向上を図ることができる。また、インデックス情報は読影レポート情報Ｈ３とは独立しているため、読影レポート文の修正の有無に関係無く検索を行うことが可能となる。よって、検索精度を低下させることなく、医師が読影レポート文を自由に入力することができ、入力の自由度も確保することができる。
【００６４】
さらに、大きさ、形状の特徴量は、読影支援装置１０において数値化した、客観的な指標である。よって、これら特徴量を検索キーワードとして入力する際には数値（或いは数値範囲）で指定すればよい。従来は医師の主観によって大きさ等を判断し、検索キーワードとして入力していたため、客観的に類似症例を検索することが難しかった。しかし、本実施形態によれば、医師の検索キーワードの選択を容易にするとともに、客観的な指標を件枠キーワードとすることにより精度良く類似症例の検索を行うことが可能である。
【００６５】
また、インデックス情報Ｈ１は情報分析系ＤＢ２１へ、頭部画像Ｈ２、読影レポート情報Ｈ３等は業務系ＤＢ２２へと別々の記憶手段に記憶する。検索時にはまず情報分析系ＤＢ２１においてインデックス情報Ｈ１を検索し、該当するインデックス情報Ｈ１があれば当該インデックス情報Ｈ１に対応する頭部画像Ｈ２等を業務系ＤＢ２２から取得するという、２段階の構成となっている。ＤＢにおける情報の検索中は当該ＤＢからの情報の読み出しが制限されるため、このように検索用と実際に要求される情報が保存される保存用とにＤＢを分けることにより、検索による処理の遅延を防止することができる。
【００６６】
また、頭部画像Ｈ２の血管像を構成する各血管部位を判別する。この判別結果に基づいて動脈瘤候補が検出された血管部位を判別し、当該血管部位のみを抽出したＭＩＰ画像Ｈ３４を生成して読影レポート情報Ｈ３に付加する。これにより、読影レポート情報Ｈ３に付加するＭＩＰ画像Ｈ３４を編集する、選択する等といった医師の作業負担を軽減することができる。また、このＭＩＰ画像Ｈ３４は動脈瘤候補が検出された血管部位のみを抽出したものであるため、観察しやすいＭＩＰ画像Ｈ３４を提供することができる。通常、単にＭＩＰ処理した場合、複数の血管部位で血管像が重なり合い、奥側に位置する血管部位が見づらい表示となる。しかし、本実施形態によれば医師は注目したい血管部位のみ観察することができ、読影作業が容易となる。
【００６７】
また、生成したインデックス情報Ｈ１を用いて過去の類似症例に係る頭部画像Ｈ２、読影レポート情報Ｈ３、関連情報Ｈ５等を検索し、そのリンク情報を生成して読影レポート情報Ｈ３に付加する。これにより、類似症例を検索し、読影レポート情報Ｈ３としてその類似症例に係る情報を入力する手間が省けるとともに、読影レポート情報Ｈ３の参照時にはリンク情報Ｈ３２によって類似症例についての情報に容易にアクセスすることが可能となる。
【００６８】
また、上記検索された関連情報Ｈ５から手術件数の割合を算出し、その情報Ｈ３３を読影レポート情報Ｈ３に付加する。これにより、類似症例においてどれぐらいの割合で手術が行われているかを医師は容易に知ることができる。医師にとって手術件数の割合は動脈瘤の病状の進行具合、手術の必要性等を判断するうえで非常に有用な情報である。また、医師が読影レポート情報Ｈ３としてこの情報を入力する作業を省略することができ、入力支援を行うことができる。
【００６９】
なお、上記実施形態は本発明を適用した好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施形態では読影支援装置１０が情報分析系ＤＢ２１、業務系ＤＢ２２を備え、当該読影支援装置１０単独で動作する例を説明したが、これに限らず、情報分析系ＤＢ２１、業務系ＤＢ２２をネットワーク上に配置し、当該ネットワークを介して複数の読影支援装置１０により情報分析系ＤＢ２１、業務系ＤＢ２２を共用できる構成としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本実施形態における読影支援装置の構成を示す図である。
【図２】図１の情報系ＤＢに記憶されているインデックス情報の一例を示す図である。
【図３】図１の業務系ＤＢに記憶されている頭部画像、読影レポート情報等の一例を示す図である。
【図４】読影支援装置により実行される保存処理を説明するフローチャートである。
【図５】保存処理の一部である読影レポート生成処理を示すフローチャートである。
【図６】保存処理の一部である過去の類似症例の表示処理を示すフローチャートである。
【図７】読影画面例を示す図である。
【図８】ベクトル集中度の算出方法を説明する図である。
【図９】球形度の算出方法を説明する図である。
【図１０】ルールベース法により真陽性と偽陽性を識別する方法について説明する方法である。
【図１１】参照画像例を示す図である。
【図１２】（ａ）参照画像におけるランドマークを示す図である。（ｂ）血管抽出画像における対応点を示す図である。
【図１３】テンプレート文、ＭＩＰ画像の表示例を示す図である。
【図１４】過去の類似症例の検出結果、手術件数の割合の情報の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００７１】
１０ 読影支援装置
１１ 制御部
１２ 操作部
１３ 表示部
１４ 通信部
１５ 記憶部
２１ 情報分析系ＤＢ
２２ 業務系ＤＢ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、頭部画像の読影作業を支援する読影支援装置、読影支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多くの病院で読影レポートがデータ化されている。放射線科医は、患者のＸ線撮影、ＣＴ撮影、ＭＲＩ撮影等によって得られた医用画像を読影した後、その結果を読影レポートとしてコンピュータに入力している。コンピュータでは入力に応じて読影レポート情報が生成され、データベース化されて保存される（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
読影レポートの入力作業については医師の負担を軽減するため、様々な入力支援方法が考えられている。
例えば、いくつかの単語部分を自由入力欄としたテンプレート文を準備しておき、異常部分の検出結果を当該自由入力欄へ入力してレポート文を自動生成するものがある（例えば、特許文献２参照）。この場合、医師が読影レポート文を全て入力するのではなく、読影の結果に応じて修正すればよく、医師の入力は最小限で済む。また、修正が可能であるため、医師が慣用する用語等を用いることができ、医師の読影スタイルに応じた読影レポート文とすることができる。
【特許文献１】特開平７−３２３０２４号公報
【特許文献２】特開平７−３１５９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献２に記載の方法では、自由に修正が可能であるため、医師によって異なる表現により読影レポート情報が生成されることとなる。例えば、脳動脈瘤が存在する血管部位の名称を入力するにも、「右中大脳動脈」、「Ｒｔ．ＭＣＡ」、「右ＭＣＡ」等、同じ意味を表すために様々な表現が用いられる。従って、後日、読影レポート文に用いた表現を検索キーとして類似症例の読影レポートを検索しようとする場合、類似症例であるにも拘わらず、読影レポート中に用いている表現が異なるため検索漏れが生じるという問題がある。
【０００５】
このような問題に対し、上記テンプレート文中の単語部分について予めいくつかの入力候補を用意しておき、医師に何れの候補を入力するかを選択させるという方法も考えられる。この方法によれば、検索キーワードの表現を統一することができ、検索漏れを防止することができるが、医師の表現の自由度が低下し、読影結果を十分に表現することができない場合が考えられる。
【０００６】
また、類似症例の検索にあたっては脳動脈瘤等の病変部分の大きさや形状等の特徴量が検索キーワードとなりやすいが、医師がそれらを検索キーワードとして選択する場合、医師の主観的な判断によって選択されるため、選択に偏りが生じ、効率よく検索を行うことができないという問題がある。
【０００７】
本発明の課題は、読影レポートの入力作業の容易化を図るとともに入力の自由度を保持し、かつ精度の高い検索が可能な読影支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、読影支援装置において、
入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出手段と、
前記検出された動脈瘤候補の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記算出された特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成するインデックス生成手段と、
前記生成されたインデックス情報を記憶する検索用記憶手段と、
前記算出された特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成手段と、
修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成するレポート生成手段と、
前記生成された読影レポート情報と前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報とを対応付けて記憶する保存用記憶手段と、
前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報を検索する検索手段と、
前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する読影レポート情報を前記保存用記憶手段から取得して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の読影支援装置において、
前記動脈瘤候補が検出された頭部画像を、前記生成されたインデックス情報と対応付けて記憶する画像記憶手段を備え、
前記出力手段は、前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する頭部画像を前記保存用記憶手段から取得して出力することを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の読影支援装置において、
前記特徴量には、前記動脈瘤候補の大きさ、形状、動脈瘤候補が位置する血管部位が含まれることを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の読影支援装置において、
前記頭部画像から血管像を抽出する抽出手段と、
血管像に含まれる一又は複数の血管部位の位置が予め定められた参照画像を用いて、前記頭部画像から抽出された血管像に含まれる一又は複数の血管部位を判別する血管判別手段と、
前記頭部画像において判別された各血管部位のうち、前記動脈瘤候補が検出された血管部位の血管像のみを抽出した抽出画像を生成する画像処理手段と、を備え、
前記レポート生成手段は、前記生成された抽出画像を前記読影レポート情報に付加して前記保存用記憶手段に記憶させることを特徴とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の読影支援装置において、
前記レポート生成手段は、前記生成されたインデックス情報に対応する過去の読影レポート情報又は頭部画像を前記記憶手段から取得し、この取得された読影レポート情報又は頭部画像へのリンク情報を前記生成された読影レポート情報に付加して前記記憶手段に記憶させることを特徴とする。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載の読影支援装置において、
前記保存用記憶手段は、前記インデックス情報に対応付けて前記脳動脈瘤候補について実施された手術件数の情報を記憶し、
前記出力手段は、前記インデックス生成手段により生成されたインデックス情報に対応する過去の手術件数の情報を前記保存用記憶手段から取得し、この取得された手術件数の総数を算出して出力することを特徴とする。
【００１４】
請求項７に記載の発明は、
入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出工程と、
前記検出された動脈瘤候補の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
前記算出された特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成するインデックス生成工程と、
検索用記憶手段に前記生成されたインデックス情報を記憶するインデックス記憶工程と、
前記算出された特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成工程と、
修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成する読影レポート生成工程と、
保存用記憶手段に前記生成された読影レポート情報と前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報とを対応付けて記憶する読影レポート記憶工程と、
前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報を検索する検索工程と、
前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する読影レポート情報を前記保存用記憶手段から取得して出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、
コンピュータを、請求項１〜６の何れか一項に記載の医用画像処理装置として機能させるプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１、３、７、８に記載の発明によれば、テンプレート文を生成することにより医師による読影レポート文の入力作業を省くことができる。このテンプレート文について修正があった場合にはその修正に応じて新たに生成された修正文により読影レポート情報を作成するので、医師が自由に読影レポート文の編集することができ、読影レポート文の入力の自由度が高い。また、動脈瘤候補についての特徴量に対応してインデックス情報を生成し、このインデックス情報により読影レポート情報を検索することができる。すなわち、インデックス情報により、検索キーワードの表現を統一することができ、検索精度を向上させることができる。また、読影レポート情報とは別個にインデックス情報が保持されるので、読影レポート文について修正の有無に拘わらず検索を行うことができる。従って、医師の表現の自由度が担保された状態でありながら、精度の高い読影レポートの検索が可能となる。
【００１７】
請求項２に記載の発明によれば、読影レポート情報と同様に頭部画像についてもインデックス情報による検索が可能となる。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、読影レポート情報に付加する画像を選択したり、編集する医師の作業負担を軽減することができる。また、付加する抽出画像は動脈瘤候補が検出された血管部位のみを抽出したものであるので、医師は関心がある血管部位に注目して読影を行うことが可能となる。血管像は複数の血管部位が重なり合うことが多いため、このように関心が高い血管部位のみを抽出した画像は読影に際して非常に有用である。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、読影レポート情報に付加する過去の類似症例に係る読影レポート情報等を選択したり、編集したりする医師の作業負担を軽減することができる。また、読影レポート情報の参照時にはリンク情報により類似症例に係る読影レポート情報等に容易にアクセスすることができる。
【００２０】
請求項６に記載の発明によれば、読影レポート情報に付加するため、手術件数の割合を求めて入力するといった手間を省くことができる。動脈瘤候補は未発症の状態であるため、手術件数の割合は今後の病状の進行、手術の必要性を判断する上で上記手術件数の割合は非常に有用な情報である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
まず、構成を説明する。
図１に、本実施形態における読影支援装置１０の構成を示す。
図１に示すように、読影支援装置１０は制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、記憶部１５、候補検出部１６、情報分析系ＤＢ２１、業務系ＤＢ２２を備えて構成されている。
【００２２】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成されている。制御部１１は、記憶部１５に記憶されている制御用プログラムをＲＡＭに展開し、当該プログラムに従って各種演算を行う。また、各部１２〜２２の動作を集中制御する。
制御部１１は、後述する保存処理においてインデックス情報を生成するインデックス情報生成手段、読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成手段、読影レポート情報を生成するレポート生成手段、読影レポート情報に付加するＭＩＰ画像（動脈瘤候補が検出された血管部位の血管像のみを抽出した抽出画像）を生成する画像処理手段として機能する。また、情報分析系ＤＢ２１においてインデックス情報を検索する検索手段として機能する。
【００２３】
操作部１２は、キーボードやマウス等を備えて構成されており、これらの操作に応じて対応する操作信号を生成して制御部１１に出力する。
【００２４】
表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を備えた出力手段である。表示部１３は、制御部１１の表示制御に従ってＬＣＤ上に操作画面や検索結果等を表示出力させる。
【００２５】
通信部１４は、通信用のインターフェイスを備え、ネットワーク上の外部装置と通信を行う。例えば、ネットワーク上のモダリティにおいて生成された頭部画像を当該モダリティから受信する。
【００２６】
記憶部１５は、制御用のプログラム、プログラムの実行に必要なパラメータ、データ等を記憶している。
【００２７】
候補検出部１６は、頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出手段である。また、検出された動脈瘤候補について画像特徴量（以下、単に特徴量という）を算出する特徴量算出手段である。また、候補検出部１６は頭部画像から血管像を抽出する抽出手段、検出された動脈瘤候補が位置する血管部位及びその名称を判別する血管判別手段として機能する。
【００２８】
情報分析系ＤＢ２１は、検索のための情報、すなわちインデックス情報を記憶するための検索用記憶手段である。インデックス情報は、候補検出部１６により算出された動脈瘤候補の特徴量を用いて生成されるものであり、統一的な規格に従って生成されるものである。
図２に、インデックス情報のデータ例を示す。
インデックス情報Ｈ１は、図２に示すように動脈瘤候補の大きさ（動脈瘤候補が占める領域の直径）の情報Ｈ１１、形状（球形度）の情報Ｈ１２、位置（動脈瘤候補が検出された血管部位の名称）の情報Ｈ１３の各項目情報からなる。また、インデックス情報には個々のインデックス情報を識別するためのインデックスＩＤ（符号ｈ１で示す）が付与されている。
【００２９】
業務系ＤＢ２２は、保存用の情報を記憶するための保存用記憶手段であり、頭部画像を記憶する画像記憶手段でもある。業務系ＤＢ２２は、図３に示すように検査撮影により生成された頭部画像Ｈ２や当該頭部画像についての読影レポート情報Ｈ３、動脈瘤候補の詳細な検出結果の情報Ｈ４の他、関連情報Ｈ５として当該動脈瘤候補について実施された手術に関する手術情報Ｈ５１（手術日、執刀医、手術件数等の情報）、電子カルテＨ５２等を対応付けて記憶している。これら一連の情報には対応するインデックス情報のＩＤｈ１が対応付けられている。なお、読影レポート情報Ｈ３にはレポート文Ｈ３１（テンプレート文、当該テンプレート文を修正した修正文を含む）、過去の類似症例へのリンク情報Ｈ３２、当該類似症例における手術件数の割合の情報Ｈ３３、ＭＩＰ画像（サムネイル）Ｈ３４等が含まれる。
【００３０】
次に、上記読影支援装置１０の動作について説明する。
図４〜図６は、読影支援装置１０により実行される保存処理を説明するフローチャートである。なお、以下の処理において、ステップＳ３が検出工程に、ステップＳ４が特徴量算出工程に、ステップＳ５がインデックス生成工程、インデックス記憶工程に、ステップＳ１１がテンプレート生成工程に、ステップＳ１８が読影レポート生成工程に、ステップＳ７が読影レポート記憶工程に、ステップＳ２１が検索工程に、ステップＳ２２〜Ｓ２５が出力工程に対応するものである。
図４に示すように、まず処理対象の頭部画像Ｈ２が読影支援装置１０に入力されると（ステップＳ１）、制御部１１は当該頭部画像Ｈ２について前処理を行った後、ＭＩＰ（Maximum Intensity Projection）処理を施して得られた処理画像を表示部１３上に表示させる（ステップＳ２）。頭部画像Ｈ２は、患者の頭部を撮影した３次元ＭＲＡ画像である。ＭＲＡはＭＲＩの血管撮像方法の１種であり、血流のある血管を画像化する方法である。また、ＭＩＰ処理は３次元画像においてある方向から平行光線によって投影を行うとともに、この投影線上にあるボクセル中の最大の輝度（ボクセル値）を投影面に反映させて２次元画像を作成する処理である。この投影方向は医師が観察を行う視線方向となる。
【００３１】
前処理としては正規化処理を行う。
正規化処理は、被写体や撮影条件によって頭部画像Ｈ２のボクセルが等サイズではない直方体となったり、ボクセル値の最大値、最小値にばらつきが生じたりすることから、頭部画像Ｈ２の前提条件を統一するために行う処理である。
正規化処理では、頭部画像Ｈ２のボクセルを構成する全ての変が等サイズとなるように線形補間法により変換する。次に、頭部画像Ｈ２の全てのボクセルのボクセル値についてヒストグラムを作成し、ヒストグラムの上位５％以上のボクセル値を１０２４、最小のボクセル値を０として頭部画像Ｈ２の全てのボクセル値を０〜１０２４の階調に線形変換する。
【００３２】
図７に、読影画面ｄ１上に表示されたＭＩＰ処理後の頭部画像ｇ１の例を示す。
図７に示すように、読影画面ｄ１は左右に２分割され、左側が頭部画像ｇ１の表示領域、右側が読影レポート用の表示領域とされている。この読影画面ｄ１において、医師は動脈瘤候補を検出する対象領域を指定することが可能である。指定操作は読影画面ｄ１上に表示されたポインタを動脈瘤かどうかが疑わしい位置に移動させ、クリック操作することにより可能である。
【００３３】
読影画面ｄ１の頭部画像ｇ１において検出対象領域の指定操作がなされると、候補検出部１６は頭部画像ｇ１上のポインタの位置から所定範囲内の領域（図７に示す点線領域）を検出対象領域として、当該検出対象領域において動脈瘤候補の検出処理を実行する（ステップＳ３）。
【００３４】
動脈瘤候補の検出処理では、血管像の抽出処理を行って頭部画像Ｈ２（正規化処理後のもの）から血管像のみを抽出した血管抽出画像を生成した後、この血管抽出画像を用いて検出を行う。
血管像の抽出処理では、まず閾値処理によって２値化を行い、その２値化画像を用いて領域拡張法により頭部画像Ｈ２における血管像を判断する。ＭＲＡ画像では、血管像は白く、その他の組織成分は黒っぽく現れるため、２値化画像では血管像はその他の領域とは異なる値となる。よって、領域拡張法により血管像と同程度の信号値を有する領域を検出する。具体的には、２値化画像において始点となるボクセル（最も白く高濃度値のボクセル）を決定し、２値化処理前の頭部画像Ｈ２においてその始点のボクセルの近傍２６ボクセルを調べ、ある判定条件（例えば、濃度値が５００以上であること）を満たす近傍ボクセルを血管像と判断する。この血管像と判断された近傍ボクセルについて同様の処理を繰り返すことにより頭部画像Ｈ２において血管像を構成するボクセルを判断することができる。最終的に当該血管像を構成するボクセルのみを抽出した血管抽出画像を生成する。
【００３５】
次に、血管抽出画像の指定された検出対象画像において動脈瘤候補の検出を行う。検出方法としては何れの方法を適用してもよいが、ここではベクトル集中度による検出方法について説明する。
動脈瘤は線形上の血管上に球状の瘤が存在するため、そのボクセル値の勾配ベクトルは瘤の中心へ向かい傾向がある。一方、血管は線形状であるためそのような傾向は生じない。そのため動脈瘤の領域は他の血管領域に比べてベクトル集中度の値が高くなる。従って、ベクトル集中度が所定値以上となる高い領域を動脈瘤の可能性が高い候補領域として検出することができる。
【００３６】
具体的には、血管抽出画像において図８に示すような注目ボクセルＰを設定し、この注目ボクセルＰを中心とする半径Ｒの球の範囲内に血管像を構成するボクセルが存在した場合にベクトル集中度を算出する。ベクトル集中度は下記式１により算出する。
【数１】
ここで、角度θは注目ボクセルＰから周辺ボクセルＱｊまでの方向ベクトルと、周辺ボクセルＱｊにおけるベクトルの方向との間の角度を示し、Ｍは演算の対象となった周辺ボクセルＱｊの個数を示している（図８参照）。
【００３７】
ベクトル集中度は０〜１の範囲で出力されるので、例えば閾値０．５以上となるボクセルからなる領域を動脈瘤候補として検出する。検出した動脈瘤候補についてはその特徴量から偽陽性候補を削除する処理を行う。特徴量としては検出された動脈瘤候補の候補領域の体積（候補領域を構成するボクセル数）、球形度、ベクトル集中度の平均値を用いる。球形度は、図９に示すように検出した動脈瘤候補の体積と同一の体積の球を、動脈瘤候補と重心と当該球の重心とが一致するように配置したときに、この球と一致する動脈瘤候補の体積と動脈瘤候補の全体積との比率から求める。
【００３８】
特徴量を算出すると、識別器を用いて動脈瘤候補の候補領域につき、真に動脈瘤（真陽性）であるか、正常組織（偽陽性）であるかを識別する。ここではルールベース法を用いた識別器の例を示すが、人工ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン等の他の手法を適用したものでもよい。
ルールベース法の識別器では、体積に対する球形度、体積に対するベクトル集中度の平均値の関係を示すプロファイルが準備されている。プロファイルには真陽性と偽陽性が判明している教師データを用いて真陽性として検出する検出範囲（図１０（ａ）、（ｂ）で実線により囲まれた範囲）が決定されている。候補検出部１６では識別対象の動脈瘤候補の各特徴量を変量データとして上記プロファイルに入力した際に、検出範囲内に変量データが分布すればこれを真陽性と判断する。一方、検出範囲外に変量データが分布する場合には偽陽性であると判断し、動脈瘤候補の中から当該変量データに係る動脈瘤候補を削除する。
以上のようにして、候補検出部１６は偽陽性候補が削除された動脈瘤候補を最終的に検出結果の情報Ｈ４として出力する。
【００３９】
動脈瘤候補が検出されると、候補検出部１６では当該動脈瘤候補について特徴量を算出する（ステップＳ４）。ここで算出する特徴量はインデックス情報に用いるためのものである。特徴量は候補領域の大きさ、形状、当該動脈瘤が位置する血管部位の名称である。なお、動脈瘤を特徴付けることができるのであればどのような特徴量を算出するかは特に限定せず、例えば算出したベクトル集中度の平均値等の他の特徴量を算出することとしてもよい。
【００４０】
大きさの特徴量としては、候補領域の直径（ボクセル数から演算した長さ（単位；ｍｍ））を算出する。形状の特徴量としては動脈瘤候補の球形度を算出する。球形度は検出処理時に算出したものと同様であるので上記の算出結果から取得すればよい。また、血管像に含まれる一又は複数の血管部位を判別し血管部位判別処理（後述する）を別途行い、この処理結果に基づいて動脈瘤候補が位置する血管部位を判別し、その名称を位置の特徴量として取得する。
【００４１】
血管部位判別処理は、図１１に示すように血管像に含まれる一又は複数の血管部位が予め特定され、各血管部位の名称が対応付けられた参照画像を用いて、判別対象の血管抽出画像の血管像に含まれる一又は複数の血管部位を判別するとともに、その名称を対応付ける処理である。ここで、血管部位とは解剖学上の血管の分類をいう。図１１に示す参照画像では８つの血管部位（前大脳動脈、右中大脳動脈、左中脳動脈、右内頸動脈、左内頸動脈、右後大脳動脈、左後大脳動脈、脳底動脈）について特定した例を示している。なお、便宜上、右中大脳動脈、前大脳動脈、脳底動脈のみ名称を図示している。
【００４２】
参照画像には血管の屈曲点、終局点、血管部位同士の交差点等の特徴的な箇所においてランドマークのボクセルが設定されている。ランドマークは判別対象の血管抽出画像と参照画像との位置合わせに用いられる。
【００４３】
候補検出部１６は、最初に判別対象の血管抽出画像と参照画像との位置合わせを行う。位置合わせは、各画像の重心位置を一致させて大まかに位置を合わせた後、参照画像に設定されたランドマークを用いて血管抽出画像に剛体変形を施し、細かな位置合わせを行う。剛体変形は位置合わせを行う２つの画像についてそれぞれ複数の対応点を設定し、この２つの画像の対応点がそれぞれ一致するように一方の画像を変換するものである。ここでは参照画像において予め定められているランドマークのボクセルと、血管抽出画像において局所的に画像特性が類似するボクセルが対応点として設定される。画像特性の類似性は、血管抽出画像と参照画像について相互相関係数を求め、この相互相関係数に基づいて判断する。
【００４４】
具体的には、図１２（ａ）に示すように、予め参照画像に設定されている１２点のランドマークに対応する対応点を血管抽出画像から検索する。対応点の検索時には、図１２（ｂ）に示すように血管抽出画像において参照画像の各ランドマークと対応する位置のボクセルを開始点とし、血管抽出画像及び参照画像において当該開始点及びランドマークのボクセルからＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向に−１０〜＋１０ボクセルの範囲（２１×２１×２１ボクセルの立方領域）内のボクセルを探索し、各ボクセルについて下記式２により相互相関係数Ｃ（以下、相関値Ｃという）を算出する。
【数２】
上記式２においてＡ（ｉ，ｊ，ｋ）は参照画像のボクセル位置、Ｂ（ｉ，ｊ，ｋ）は血管抽出画像のボクセル位置を示す。ＩＪＫは探索領域のサイズを示し、ＩＪＫ＝２１×２１×２１である。
【００４５】
また、α、βはそれぞれ参照画像、血管抽出画像における探索領域内のボクセル値の平均値であり、下記式３、４により示される。
σＡ、σＢは、それぞれ参照画像、血管抽出画像における探索領域内のボクセル値の標準偏差であり、下記式５、６により示される。
【数３】
【００４６】
相関値Ｃは−１．０〜１．０の値域を持ち、最大値１．０に近いほど、参照画像と血管抽出画像の画像特性が類似していることを示す。そこで、最も大きな相関値Ｃをとるボクセルの位置を、参照画像のランドマークに対応する血管抽出画像の対応点として設定する。
対応点を設定すると、候補検出部１６はこの対応点に基づき、血管抽出画像にＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズムにより剛体変形（回転、平行移動による座標変換）を施す。このアルゴリズムによれば、剛体変形を行う毎に、参照画像のランドマークと血管抽出画像の対応点における距離の最小二乗誤差を算出し、当該最小二乗誤差がある閾値を超える等の終了条件を満たすまで剛体変形を繰り返す。
【００４７】
以上のように位置合わせした参照画像と血管抽出画像とを照合することにより、血管抽出画像における血管部位を判別する。まず、参照画像の各血管部位に属するボクセル全てを対象に（これを対象ボクセルという）、血管抽出画像におけるある注目ボクセルとのユークリッド距離の２乗を求める。そして、その求めたユークリッド距離が最短となる対象ボクセルが属する血管部位が、注目ボクセルが属する血管部位であると判断する。このとき、対象ボクセルに設定されている血管部位の名称から注目ボクセルの血管部位の名称も判断する。
上記の血管部位及びその名称の判別結果から、候補検出部１６は動脈瘤候補が位置する血管部位及びその名称を判断することとなる。
【００４８】
候補検出部１６において特徴量の算出が終了すると、制御部１１では当該特徴量の情報を用いてインデックス情報Ｈ１を生成する。生成したインデックス情報Ｈ１にはインデックスＩＤｈ１を付与し、情報分析系ＤＢ２１に記憶させる（ステップＳ５）。例えば、検出された動脈瘤候補についてその直径が５．７、球形度が０．７８、検出された血管部位が右中大脳動脈であった場合、制御部１１は大きさ「５．７」、形状「０．７８」、位置「右中大脳動脈」の各項目情報Ｈ１１〜Ｈ１３からなるインデックス情報Ｈ１を生成する。すなわち、インデックス情報Ｈ１は特徴量に対応付けられたものとなる。
【００４９】
次いで、制御部１１は読影レポート情報を生成する読影レポート生成処理を実行する（ステップＳ６）。
レポート生成処理については図５を参照して説明する。
図５に示すように、制御部１１では動脈瘤候補について算出された特徴量を用いて読影レポート文のテンプレート文を生成する。一方で、読影レポートを作成するための入力画面を表示部１３上に表示させ、当該入力画面上に生成したテンプレート文を表示させる（ステップＳ１１）。例えば、「（位置の特徴量）に大きさ（大きさの特徴量）ｍｍの形状（形状の特徴量）の未破裂動脈瘤が存在する」のように、かっこ部分において所定の特徴量を示す文章を入力可能としておき、その他の文章自体は予め作成されている文章のデータを準備しておき、制御部１１がこのような文章のかっこ部分に動脈瘤候補について算出された特徴量を示す文章を入力し、テンプレート文を生成する。
【００５０】
次いで、制御部１１は動脈瘤候補が検出された血管部位のみを抽出したＭＩＰ画像のサムネイル画像を生成し、これを読影レポートの入力画面上に表示させる（ステップＳ１２）。このＭＩＰ画像は読影に供されるものであり、後に読影レポート情報に付加されて保存されるものである。制御部１１は、上記血管判別処理による判別結果に基づいて動脈瘤候補が検出された血管部位を構成するボクセルを判別し、血管抽出画像から当該ボクセルのみを抽出した画像についてＭＩＰ処理を施し、得られたＭＩＰ画像を縮小してサムネイル画像とする。
【００５１】
図１３に、読影レポートの入力画面例を示す。
図１３に示すように、読影レポートの入力画面ｄ２は読影画面ｄ１の左側の表示領域に表示される。入力画面ｄ２には、読影レポート文を入力するための入力領域ｄ２１の他、生成されたＭＩＰ画像ｄ２２が表示されている。入力領域ｄ２１には制御部１１により生成されたテンプレート文が修正可能に表示されている。また、入力画面ｄ２下部には過去の類似症例の検索を指示するための過去症例キーｄ２３が表示されている。
医師は、上記入力領域ｄ２１において新たに文字を入力、削除する操作入力を行うことによりテンプレート文を修正することが可能である。また、検出された動脈瘤候補の類似症例の情報を得たい場合には過去症例キーｄ２３を操作する。
【００５２】
制御部１１ではこの過去症例キーｄ２３の操作により過去の類似症例の検索が指示されたか否かを判別し（ステップＳ１３）、過去症例キーｄ２３が操作されて検索が指示されると（ステップＳ１３；Ｙ）、ステップＳ１４の過去の類似症例の検索処理に移行する。一方、過去症例キーｄ２３の操作がない場合には（ステップＳ１３；Ｎ）、ステップＳ１５の処理に移行する。
【００５３】
図６を参照して、過去の類似症例の検索処理について説明する。
図６に示すように、制御部１１は情報分析系ＤＢ２１に記憶されているインデックス情報Ｈ１のうち、図４のステップＳ５で生成されたインデックス情報Ｈ１に対応するものを検索する（ステップＳ２１）。検索はインデックス情報Ｈ１に含まれる項目情報の全部が一致するものを検索することとしてもよいし、例えば大きさの特徴量のみ一致するもの等、一部が一致するインデックス情報Ｈ１を検索することとしてもよい。また、大きさ、形状の項目情報Ｈ１１、Ｈ１２については所定の数値範囲内にあるインデックス情報Ｈ１、例えば形状の情報Ｈ１２については球形度が０．６〜０．７の範囲内に該当するインデックス情報Ｈ１を検索することとしてもよい。
【００５４】
インデックス情報Ｈ１が検索されると、制御部１１は当該インデックス情報Ｈ１に対応する読影レポート情報Ｈ３、頭部画像Ｈ２、その他関連情報Ｈ５等を業務系ＤＢ２２から取得する（ステップＳ２２）。そして、当該取得された読影レポート情報Ｈ３、頭部画像Ｈ２、その他関連情報Ｈ５へのリンク情報Ｈ３２を生成し、過去の類似症例の検索結果として当該リンク情報Ｈ３２を読影レポートの入力画面上に表示させる（ステップＳ２３）。リンク情報Ｈ３２とは、読影レポート情報Ｈ３、頭部画像Ｈ２等が記憶されている記憶領域へのアクセス情報であり、具体的にはアドレス情報である。
【００５５】
また、制御部１１は取得された関連情報Ｈ５から検索された類似症例において手術が実施されているかどうかを判別し、検索された類似症例の全件数に対して手術が実施された件数の割合を算出する（ステップＳ２４）。
そして、制御部１１は生成したリンク情報Ｈ３２及び算出した手術件数の割合の情報Ｈ３３を、過去の類似症例の検索結果として、読影レポートの入力画面上に表示させる（ステップＳ２５）。
【００５６】
図１４に、リンク情報Ｈ３２、手術件数の割合の情報Ｈ３３が表示された入力画面例を示す。
図１４に示すように、入力画面ｄ２上には過去の類似症例に係る読影レポート情報等へのリンクｄ２４が表示されている。リンクｄ２４はリンク情報Ｈ３２が類似症例の検索数を示す数字に変換されて表示されたものである。また、検索された類似症例における手術件数の割合を示すメッセージｄ２５が表示されている。
【００５７】
以上の処理を終了すると、図５に示すステップＳ１５の処理へ移行する。
ステップＳ１５では、入力画面ｄ２におけるレポート文の入力領域ｄ２１においてテンプレート文の修正が行われたか否かを制御部１１が判別する（ステップＳ１５）。操作部１２を介して入力操作が行われ、テンプレート文の修正が行われたと判別すると（ステップＳ１５；Ｙ）、制御部１１はその操作入力に応じてテンプレート文を修正し、この修正されたレポート文（以下、修正文という）を生成して入力画面ｄ２上に表示させる（ステップＳ１６）。
【００５８】
修正文の表示後、或いは操作部１２を介しての入力操作がなく、テンプレート文の修正が行われない場合（ステップＳ１５；Ｎ）、読影レポート情報の保存の指示操作がなされたか否かを判別する（ステップＳ１７）。保存が指示されていない場合（ステップＳ１７；Ｎ）、ステップＳ１３の処理に戻り、操作に応じた処理を実行する。一方、保存が指示された場合（ステップＳ１７；Ｙ）、制御部１１はテンプレート文又は修正文（レポート文Ｈ３１）からなる読影レポート情報Ｈ３を生成する。さらに、制御部１１はこの読影レポート情報Ｈ３について生成されたＭＩＰ画像Ｈ３４、過去の類似症例へのリンク情報Ｈ３２、手術件数の割合の情報Ｈ３３等を付加する（ステップＳ１８）。その後、図４に示すステップＳ７の処理へ移行する。
【００５９】
ステップＳ７では、制御部１１は処理対象となった頭部画像Ｈ２、当該頭部画像Ｈ２について生成した読影レポート情報Ｈ３に、ステップＳ５で生成されたインデックス情報Ｈ１を対応付けて業務系ＤＢ２２に記憶させ、保存する（ステップＳ７）。具体的には、頭部画像Ｈ２、読影レポート情報Ｈ３等に、インデックス情報Ｈ１に付与されているインデックスＩＤｈ１を対応付けて記憶させる。以後、電子カルテＨ５２が生成されたり、手術等が行われ、その手術に関する手術情報Ｈ５１等が入力されたりした場合にも同様に、これら電子カルテＨ５２等を業務系ＤＢ２２に記憶させる際にインデックスＩＤｈ１を対応付ける。
【００６０】
以後、インデックス情報Ｈ１を用いて業務系ＤＢ２２に記憶させた頭部画像Ｈ２等を検索することが可能である。すなわち、医師が検索キーワードとして検索したい症例の特徴量、つまり大きさ、形状、血管部位の位置の情報Ｈ１１〜Ｈ１３を入力すると、読影支援装置１０では制御部１１が当該検索キーワードに対応するインデックス情報Ｈ１を情報分析系ＤＢ２１から検索する。該当するインデックス情報Ｈ１が検索された場合には、制御部１１は当該インデックス情報Ｈ１に対応する頭部画像Ｈ２、読影レポート情報Ｈ３等を業務系ＤＢ２２から取得し、表示部１３上に表示させる。
【００６１】
以上のように、本実施形態によれば、検出した動脈瘤候補について算出した特徴量を示す文を用いて読影レポート文のテンプレート文を生成し、表示する。これにより、医師による読影レポート文の入力作業を省くことができ、入力支援を行うことができる。このテンプレート文は修正可能であり、修正の操作入力に応じて新たな読影レポート文（修正文）を生成する。よって、医師が自由に読影レポート文を編集することができ、入力の自由度が高い。
【００６２】
また、算出した特徴量を検索キーワードとするインデックス情報Ｈ１を生成し、このインデックス情報Ｈ１に対応付けて、頭部画像Ｈ２や読影レポート情報Ｈ３、その他関連情報Ｈ５等を保存する。よって、検索キーワードの表現を統一化することができる。従来は、医師が自由に入力することにより生成された読影レポート文から検索キーワードが一致する用語があるか否かにより読影レポートの検索が行われていた。或いは医師の自由入力を制限し、検索キーワードとなり得る単語についてはいくつかの候補の中から選ばせることにより、検索時の検索キーワードの表現を統一するとともに検索キーワードの選択が容易となるように構成していた。
【００６３】
しかし、前者の場合は医師によって様々な表現がなされるため検索キーワードの一致性が低く、類似の症例であるにも拘わらず検索できないという検索精度の低下が問題であった。この点、後者の方法では問題を解決しているが、入力の自由度が失われるという新たな問題が生じる。これに対し、本実施形態によればインデックス情報によって検索キーワードの表現を統一することができ、検索精度の向上を図ることができる。また、インデックス情報は読影レポート情報Ｈ３とは独立しているため、読影レポート文の修正の有無に関係無く検索を行うことが可能となる。よって、検索精度を低下させることなく、医師が読影レポート文を自由に入力することができ、入力の自由度も確保することができる。
【００６４】
さらに、大きさ、形状の特徴量は、読影支援装置１０において数値化した、客観的な指標である。よって、これら特徴量を検索キーワードとして入力する際には数値（或いは数値範囲）で指定すればよい。従来は医師の主観によって大きさ等を判断し、検索キーワードとして入力していたため、客観的に類似症例を検索することが難しかった。しかし、本実施形態によれば、医師の検索キーワードの選択を容易にするとともに、客観的な指標を件枠キーワードとすることにより精度良く類似症例の検索を行うことが可能である。
【００６５】
また、インデックス情報Ｈ１は情報分析系ＤＢ２１へ、頭部画像Ｈ２、読影レポート情報Ｈ３等は業務系ＤＢ２２へと別々の記憶手段に記憶する。検索時にはまず情報分析系ＤＢ２１においてインデックス情報Ｈ１を検索し、該当するインデックス情報Ｈ１があれば当該インデックス情報Ｈ１に対応する頭部画像Ｈ２等を業務系ＤＢ２２から取得するという、２段階の構成となっている。ＤＢにおける情報の検索中は当該ＤＢからの情報の読み出しが制限されるため、このように検索用と実際に要求される情報が保存される保存用とにＤＢを分けることにより、検索による処理の遅延を防止することができる。
【００６６】
また、頭部画像Ｈ２の血管像を構成する各血管部位を判別する。この判別結果に基づいて動脈瘤候補が検出された血管部位を判別し、当該血管部位のみを抽出したＭＩＰ画像Ｈ３４を生成して読影レポート情報Ｈ３に付加する。これにより、読影レポート情報Ｈ３に付加するＭＩＰ画像Ｈ３４を編集する、選択する等といった医師の作業負担を軽減することができる。また、このＭＩＰ画像Ｈ３４は動脈瘤候補が検出された血管部位のみを抽出したものであるため、観察しやすいＭＩＰ画像Ｈ３４を提供することができる。通常、単にＭＩＰ処理した場合、複数の血管部位で血管像が重なり合い、奥側に位置する血管部位が見づらい表示となる。しかし、本実施形態によれば医師は注目したい血管部位のみ観察することができ、読影作業が容易となる。
【００６７】
また、生成したインデックス情報Ｈ１を用いて過去の類似症例に係る頭部画像Ｈ２、読影レポート情報Ｈ３、関連情報Ｈ５等を検索し、そのリンク情報を生成して読影レポート情報Ｈ３に付加する。これにより、類似症例を検索し、読影レポート情報Ｈ３としてその類似症例に係る情報を入力する手間が省けるとともに、読影レポート情報Ｈ３の参照時にはリンク情報Ｈ３２によって類似症例についての情報に容易にアクセスすることが可能となる。
【００６８】
また、上記検索された関連情報Ｈ５から手術件数の割合を算出し、その情報Ｈ３３を読影レポート情報Ｈ３に付加する。これにより、類似症例においてどれぐらいの割合で手術が行われているかを医師は容易に知ることができる。医師にとって手術件数の割合は動脈瘤の病状の進行具合、手術の必要性等を判断するうえで非常に有用な情報である。また、医師が読影レポート情報Ｈ３としてこの情報を入力する作業を省略することができ、入力支援を行うことができる。
【００６９】
なお、上記実施形態は本発明を適用した好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施形態では読影支援装置１０が情報分析系ＤＢ２１、業務系ＤＢ２２を備え、当該読影支援装置１０単独で動作する例を説明したが、これに限らず、情報分析系ＤＢ２１、業務系ＤＢ２２をネットワーク上に配置し、当該ネットワークを介して複数の読影支援装置１０により情報分析系ＤＢ２１、業務系ＤＢ２２を共用できる構成としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本実施形態における読影支援装置の構成を示す図である。
【図２】図１の情報系ＤＢに記憶されているインデックス情報の一例を示す図である。
【図３】図１の業務系ＤＢに記憶されている頭部画像、読影レポート情報等の一例を示す図である。
【図４】読影支援装置により実行される保存処理を説明するフローチャートである。
【図５】保存処理の一部である読影レポート生成処理を示すフローチャートである。
【図６】保存処理の一部である過去の類似症例の表示処理を示すフローチャートである。
【図７】読影画面例を示す図である。
【図８】ベクトル集中度の算出方法を説明する図である。
【図９】球形度の算出方法を説明する図である。
【図１０】ルールベース法により真陽性と偽陽性を識別する方法について説明する方法である。
【図１１】参照画像例を示す図である。
【図１２】（ａ）参照画像におけるランドマークを示す図である。（ｂ）血管抽出画像における対応点を示す図である。
【図１３】テンプレート文、ＭＩＰ画像の表示例を示す図である。
【図１４】過去の類似症例の検出結果、手術件数の割合の情報の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００７１】
１０ 読影支援装置
１１ 制御部
１２ 操作部
１３ 表示部
１４ 通信部
１５ 記憶部
２１ 情報分析系ＤＢ
２２ 業務系ＤＢ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出手段と、
前記検出された動脈瘤候補の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記算出された特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成するインデックス生成手段と、
前記生成されたインデックス情報を記憶する検索用記憶手段と、
前記算出された特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成手段と、
修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成するレポート生成手段と、
前記生成された読影レポート情報と前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報とを対応付けて記憶する保存用記憶手段と、
前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報を検索する検索手段と、
前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する読影レポート情報を前記保存用記憶手段から取得して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする読影支援装置。
【請求項２】
前記動脈瘤候補が検出された頭部画像を、前記生成されたインデックス情報と対応付けて記憶する画像記憶手段を備え、
前記出力手段は、前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する頭部画像を前記保存用記憶手段から取得して出力することを特徴とする請求項１に記載の読影支援装置。
【請求項３】
前記特徴量には、前記動脈瘤候補の大きさ、形状、動脈瘤候補が位置する血管部位が含まれることを特徴とする請求項１又は２に記載の読影支援装置。
【請求項４】
前記頭部画像から血管像を抽出する抽出手段と、
血管像に含まれる一又は複数の血管部位の位置が予め定められた参照画像を用いて、前記頭部画像から抽出された血管像に含まれる一又は複数の血管部位を判別する血管判別手段と、
前記頭部画像において判別された各血管部位のうち、前記動脈瘤候補が検出された血管部位の血管像のみを抽出した抽出画像を生成する画像処理手段と、を備え、
前記レポート生成手段は、前記生成された抽出画像を前記読影レポート情報に付加して前記保存用記憶手段に記憶させることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の読影支援装置。
【請求項５】
前記レポート生成手段は、前記生成されたインデックス情報に対応する過去の読影レポート情報又は頭部画像を前記記憶手段から取得し、この取得された読影レポート情報又は頭部画像へのリンク情報を前記生成された読影レポート情報に付加して前記記憶手段に記憶させることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の読影支援装置。
【請求項６】
前記保存用記憶手段は、前記インデックス情報に対応付けて前記脳動脈瘤候補について実施された手術件数の情報を記憶し、
前記出力手段は、前記インデックス生成手段により生成されたインデックス情報に対応する過去の手術件数の情報を前記保存用記憶手段から取得し、この取得された手術件数の総数を算出して出力することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の読影支援装置。
【請求項７】
読影支援装置における読影支援方法であって、
入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出工程と、
前記検出された動脈瘤候補の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
前記算出された特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成するインデックス生成工程と、
検索用記憶手段に前記生成されたインデックス情報を記憶するインデックス記憶工程と、
前記算出された特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成工程と、
修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成する読影レポート生成工程と、
保存用記憶手段に前記生成された読影レポート情報と前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報とを対応付けて記憶する読影レポート記憶工程と、
前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報を検索する検索工程と、
前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する読影レポート情報を前記保存用記憶手段から取得して出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする読影支援方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜６の何れか一項に記載の医用画像処理装置として機能させるプログラム。
【請求項１】
入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出手段と、
前記検出された動脈瘤候補の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記算出された特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成するインデックス生成手段と、
前記生成されたインデックス情報を記憶する検索用記憶手段と、
前記算出された特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成手段と、
修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成するレポート生成手段と、
前記生成された読影レポート情報と前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報とを対応付けて記憶する保存用記憶手段と、
前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報を検索する検索手段と、
前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する読影レポート情報を前記保存用記憶手段から取得して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする読影支援装置。
【請求項２】
前記動脈瘤候補が検出された頭部画像を、前記生成されたインデックス情報と対応付けて記憶する画像記憶手段を備え、
前記出力手段は、前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する頭部画像を前記保存用記憶手段から取得して出力することを特徴とする請求項１に記載の読影支援装置。
【請求項３】
前記特徴量には、前記動脈瘤候補の大きさ、形状、動脈瘤候補が位置する血管部位が含まれることを特徴とする請求項１又は２に記載の読影支援装置。
【請求項４】
前記頭部画像から血管像を抽出する抽出手段と、
血管像に含まれる一又は複数の血管部位の位置が予め定められた参照画像を用いて、前記頭部画像から抽出された血管像に含まれる一又は複数の血管部位を判別する血管判別手段と、
前記頭部画像において判別された各血管部位のうち、前記動脈瘤候補が検出された血管部位の血管像のみを抽出した抽出画像を生成する画像処理手段と、を備え、
前記レポート生成手段は、前記生成された抽出画像を前記読影レポート情報に付加して前記保存用記憶手段に記憶させることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の読影支援装置。
【請求項５】
前記レポート生成手段は、前記生成されたインデックス情報に対応する過去の読影レポート情報又は頭部画像を前記記憶手段から取得し、この取得された読影レポート情報又は頭部画像へのリンク情報を前記生成された読影レポート情報に付加して前記記憶手段に記憶させることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の読影支援装置。
【請求項６】
前記保存用記憶手段は、前記インデックス情報に対応付けて前記脳動脈瘤候補について実施された手術件数の情報を記憶し、
前記出力手段は、前記インデックス生成手段により生成されたインデックス情報に対応する過去の手術件数の情報を前記保存用記憶手段から取得し、この取得された手術件数の総数を算出して出力することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の読影支援装置。
【請求項７】
読影支援装置における読影支援方法であって、
入力された頭部画像から動脈瘤候補を検出する検出工程と、
前記検出された動脈瘤候補の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
前記算出された特徴量と対応付けられたインデックス情報を生成するインデックス生成工程と、
検索用記憶手段に前記生成されたインデックス情報を記憶するインデックス記憶工程と、
前記算出された特徴量を用いて読影レポートのテンプレート文を生成するテンプレート生成工程と、
修正入力に応じて前記テンプレート文を修正し、修正された修正文を用いて読影レポート情報を生成する読影レポート生成工程と、
保存用記憶手段に前記生成された読影レポート情報と前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報とを対応付けて記憶する読影レポート記憶工程と、
前記検索用記憶手段に記憶されたインデックス情報を検索する検索工程と、
前記検索手段により検索されたインデックス情報に対応する読影レポート情報を前記保存用記憶手段から取得して出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする読影支援方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜６の何れか一項に記載の医用画像処理装置として機能させるプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図７】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図７】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２００８−７９７７０（Ｐ２００８−７９７７０Ａ）
【公開日】平成２０年４月１０日（２００８．４．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−２６２２５７（Ｐ２００６−２６２２５７）
【出願日】平成１８年９月２７日（２００６．９．２７）
【特許番号】特許第４０２６１５８号（Ｐ４０２６１５８）
【特許公報発行日】平成１９年１２月２６日（２００７．１２．２６）
【出願人】（３０４０１９３９９）国立大学法人岐阜大学 (289)
【出願人】（３０３０００４２０）コニカミノルタエムジー株式会社 (2,950)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年４月１０日（２００８．４．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年９月２７日（２００６．９．２７）
【特許番号】特許第４０２６１５８号（Ｐ４０２６１５８）
【特許公報発行日】平成１９年１２月２６日（２００７．１２．２６）
【出願人】（３０４０１９３９９）国立大学法人岐阜大学 (289)
【出願人】（３０３０００４２０）コニカミノルタエムジー株式会社 (2,950)
【Ｆターム（参考）】
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